Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.22
no.1
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pp.15-19
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2015
We demonstrated an inspection system for detecting discoloration of PCB Cu ball pad with an OSP surface finish. Though the OSP surface finish has many advantages such as eco-friendly and low cost, however, it often shows a discoloration phenomenon due to a heating process. In this study, the discoloration was analyzed with device-independent CIELAB color space. First of all, the PCB samples were inspected with standard lamps and CCD camera. The measured data was processed with Labview program for detecting discoloration of Cu ball pad. From the original PCB sample image, the localized Cu ball pad image was selected to reduce the image size by the binarization and edge detection processes and it was also converted to device-independent CIELAB color space using $3{\times}3$ conversion matrix. Both acquisition time and false acceptance rate were significantly reduced with this proposed inspection system. In addition, $L^*$ and $b^*$ values of CIELAB color space were suitable for inspection of discoloration of Cu ball pad.
There are two methods in inspection diagnosis(望診), the viewing shape(觀形) and the inspecting color(察色). Acquiring proper analysis from viewing shape(觀形) requires several standards of shape that can be compared with. We can identify major defects and flaws of the shape from comparing it with the standards that is defined as very normal shape. Also, It can eventually provide us interpretation of health related meanings of the objective shapes. Those standards need symmetrical and proportional details. In this research, I put some physiognomy and inspection diagnosis related documents, and standards for restorative plastic surgery together to suggest standards on viewing shape diagnosis of nose which is one of the most important spot in facial inspection. It is expected to improve delicacy of Oriental medine's inspection diagnosis, as the result of the comparison between plastic surgery and inspection diagnosis.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.3
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pp.276-282
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2015
This paper proposes a SMD (surface mounting device) classification method for the PCB assembly inspection machines. The package types of SMD components should be classified to create the job program of the inspection machine. In order to reduce the creation time of job program, we developed the automatic classification algorithm for the SMD packages. We identified the chip-type packages by color and edge distribution of the images. The input images are transformed into the HSI color model, and the binarized histroms are extracted for H and S spaces. Also the edges are extracted from the binarized image, and quantized histograms are obtained for horizontal and vertical direction. The neural network is then applied to classify the package types from the histogram inputs. The experimental results are presented to verify the usefulness of the proposed method.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.8
no.2
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pp.25-31
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2009
The image processing methods are widely used in many industrial fields to detect defections in inspection devices. In this study an image processing method was conducted for the detection of abnormal pixels in a OLED(Organic Light Emitting Diode) type panel which is used for small size displays. The display quality of an OLED device is dependent on the pixel formation quality. So, among the so many pixels, to find out the faulty pixels is very important task in manufacturing processing or inspection division. We used a line scanning type BW(Black & White) camera which has very high resolution characteristics to acquire an image of display pixel patterns. And the various faulty cases in pixel abnormal patterns are considered to detect abnormal pixels. From the results of the research, the normal BW pixel image could be restored to its original color pixel.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2004.10a
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pp.585-589
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2004
This paper deals with the algorithm development that inspects defects such as Lens Focus, Black Defect, Dim Defect, Color Defect, White Balance, and Line Defect caused by the process of Compact Camera Module (CCM). These days the demand of CCM goes on increasing in various types like PDA, a cellular phone and PC camera every year. However, owing to the defect inspection of CCM by the semiskilled work the average inspection time of CCM takes about 40 to 50 seconds. As time goes by the efficiency takes a sudden turn for the worse because workers must inspect with seeing a monitor directly. In this paper, to solve these problems, we developed the imaging processing algorithm to inspect the defects in captured image of assembled CCM. The performances of the developed inspection system and its algorithm are tested on many samples. Experimental results reveal that the proposed system can focus the lens of CCM within 5s and we can recognize various types of defect of CCM modules with good accuracy and high speed.
In this paper, we propose a method of analysing the relation between the patient's face color and his(her) kidney disease using image processing technology. This method is based on the ocular inspection which is one of the most famous diagnosis methods used in the oriental medical system. The way of processing and analysing the face image, which is for visualization and objectification of the color difference, is included. The objects are selected from the patients who suffer the kidney disease and use the hemodialyzer. Their facial images and clinical data are collected. From these data, we propose a hypothesis that the color of the patient's face is changed according to the patient's kidney state. At the same time, we present two algorithms of extracting the specific part of face which can identify the state of the patient's kidney and tracing the history of the color's change. This proposed method is evaluated through the practical experiments and their analysis.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.7C
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pp.610-618
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2012
In this paper, using a image processing techniques to develop an color analysis program to apply the influence analysis by smoking were analyzed. So, this study was conducted to analyze is based on oriental medicine diagnosis theory, especially ocular inspection, of the right cheek area of the lung and lung function and weakness associated with it closer to white by applying IT image processing techniques based on smoking to compare the change in color according to the face. From this, 15 patients with 20 male subjects before and after smoking extract the color of the area on the right cheek, a values and b values in Lab digital color system were analyzed by smoking how to analyze what is changing. Also, health care system based on this variation reflects the individual, personalized will be constructed. Experimental results on the right cheek area approach to the color white according to the amounts of smoking, this is by smoking adversely affects lungs function that can be analyzed.
In the agricultural field, a machine vision system has been widely used to automate most inspection processes especially in quality grading. Though machine vision system was very effective in quantifying geometrical quality factors, it had a deficiency in quantifying color information. This study was conducted to evaluate color of beef using machine vision system. Though measuring color of a beef using machine vision system had an advantage of covering whole lean tissue area at a time compared to a colorimeter, it revealed the problem of sensitivity depending on the system components such as types of camera, lighting conditions, and so on. The effect of color balancing control of a camera was investigated and multi-layer BP neural network based color calibration process was developed. Color calibration network model was trained using reference color patches and showed the high correlation with L*a*b* coordinates of a colorimeter. The proposed calibration process showed the successful adaptability to various measurement environments such as different types of cameras and light sources. Compared results with the proposed calibration process and MLR based calibration were also presented. Color calibration network was also successfully applied to measure the color of the beef. However, it was suggested that reflectance properties of reference materials for calibration and test materials should be considered to achieve more accurate color measurement.
An integrated on-line inspection system was constructed with seven cameras, half mirrors to split images. 720 nm and 970 nm band pass filters, illumination chamber having several tungsten-halogen lamps, one main computer, one color frame grabber, two 4-channel multiplexors, and flat plate conveyer, etc. A total of seven images, that is, one color image form the top of an apple and two B/W images from each side (top, right and left) could be captured and displayed on a computer monitor through the multiplexor. One of the two B/W images captured from each side is 720nm filtered image and the other is 970 nm. With this system an on-line grading software was developed to evaluate appearance quality. On-line test results with Fuji apples that were manually fed on the conveyer showed that grading accuracies of the color, defect and shape were 95.3%, 86% and 88.6%, respectively. Grading time was 0.35 second per apple on an average. Therefore, this on-line grading system could be used for inspection of the final products produced from an apple sorting system.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2000.11c
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pp.551-559
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2000
An integrated on-line inspection system was constructed with seven cameras, half mirrors to split images, 720 nm and 970 nm band pass filters, illumination chamber having several tungsten-halogen lamps, one main computer, one color frame grabber, two 4-channel multiplexors, and flat plate conveyer, etc., so that a total of seven images, that is, one color image from the top side of an apple and two B/W images from each side (top, right and left) could be captured and displayed on a computer monitor through the multiplexor. One of the two B/W images captured from each side is 720nm filter image and the other is 970nm. With this system an on-line grading software was developed to evaluate appearance quality. On-line test results to the Fuji apples that were manually fed on the conveyer showed that grading accuracies of the color, defective and shape were 95.3%, 86% and 91%, respectively. Grading time was 0.35 sec per apple on an average. Therefore, this on-line grading system could be used for inspection of the final products produced from an apple sorting system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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